B260338:≪有機物を中心とした≫二次イオン質量分析(SIMS/TOF-SIMS/OrbiSIMS)の基礎と分析の進め方および機械学習によるデータ解析

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≪有機物を中心とした≫
二次イオン質量分析(SIMS/TOF-SIMS/OrbiSIMS)の基礎と
分析の進め方および機械学習によるデータ解析

TOF-SIMS／OrbiSIMSの特徴、応用例、SIMSデータへの機械学習の応用など。

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

二次イオン質量分析法の基礎から、有機物を対象とした分析の進め方、応用例、機械学習の応用までを解説します。
【主な内容】
　・二次イオン質量分析法の原理や装置といった基礎
　・TOF-SIMS／OrbiSIMSの特徴
　・高分子・細胞・複合材料などの有機物を対象とした分析における装置の選定、目的に合わせた分析の進め方、
　　測定の実際(試料準備、測定条件の決定、測定時の注意点、測定後のデータの扱い等)。
　・TOF-SIMSの応用例：有機物・高分子・バイオ材料・生物試料およびその他材料(有機無機複合材料・無機物・電池材料・半導体等)
　・SIMSデータへの機械学習の応用
　など。

日時

2026年3月18日（水） 13:00～16:30

受講料(税込)

各種割引特典

49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について

定価：本体45,000円＋税4,500円

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配布資料

PDFテキスト(印刷可・編集不可)
　※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信

ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
■アーカイブ配信について
　視聴期間：終了翌営業日から7日間［3/19～3/25中］を予定
　※動画は未編集のものになります。
　※視聴ページは、開催翌営業日の午前中には、マイページにリンクを設定します。

備考

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

得られる知識

・ToF-SIMSおよびその周辺（OrbiSIMSなど）についての基礎知識
・スペクトルとイメージを併せ持つSIMSデータの基本構造の理解
・教師なしおよび教師あり機械学習法の基礎知識とSIMSデータへの応用例

対象

・予備知識は特に必要ないが、分析化学・表面分析・質量分析などの知識が多少あると理解しやすい。
・表面分析・化学イメージングを利用している方、もしくはこれから利用する方に役立つ。
・計測データへの機械学習の応用について学びたい方に役立つ。

セミナーリクエスト

セミナー講師

成蹊大学　理工学部　教授　博士(工学)　青柳里果　氏

【専門】表面科学、二次イオン質量分析法、多変量解析、機械学習、生物物理学
1995年早稲田大学理工学部応用化学科卒業、1997年同大学院修士課程修了。P&G Far East Inc.で微生物を研究。2001年早大理工助手、2002年早大院理工博士後期課程修了、バイオセンサ開発で博士号（工学）取得。2002年成蹊大学理工学部助手、TOF-SIMSデータ解析開始。2005年島根大学生物資源科学部助教授/准教授。2014年成蹊大理工准教授、2017年から現職。2024年度からISO TC201 SC6 (Mass Spectrometries) 国際議長。
【ホームページ】https://eeserv.st.seikei.ac.jp/spectra/

セミナー趣旨

　二次イオン質量分析法（SIMS）の分析対象は、生物、薬剤、高分子、有機無機複合材料、電子材料、半導体、金属など極めて幅広い。また、SIMS装置の選択肢も多く、目的に応じてどの装置をどのように用いて、得られたデータをどのように解析するのが最も適しているか判断が難しい場合も多い。
　本講演では、有機物（細胞、高分子から有機無機複合体まで含む）を対象とした分析において、どのタイプの装置を選ぶとどのような情報が得られるか、また求める情報に対してどのような分析の進め方があるか、事例を示しながら紹介する。また、スペクトルとイメージを含むSIMSデータに機械学習を応用するにあたって、データ変換方法から、求める情報に応じた機械学習手法の応用例を紹介する。

セミナー講演内容

１．二次イオン質量分析法（SIMS）の特徴
　1.1 SIMSの原理と一次イオン源
　　1.1.1 飛行時間型二次イオン質量分析法(ToF-SIMS)
　　1.1.2 一次イオン源　Biクラスターとガスクラスターイオンビーム
　1.2 SIMSのデータの構造　スペクトルとイメージ
　　1.2.1 質量スペクトル
　　1.2.2 ２次元イメージング
　　1.2.3 深さ方向分析と3次元イメージング
　1.3 最近のToF-SIMSの周辺
　　　MSMS、オービトラップ、レーザーイオン化（レーザーSNMS）
　1.4 測定の実際
　　　試料準備、測定条件の決定、測定時の注意点、測定後のデータの扱いなど。

２．ToF-SIMSの応用例
　2.1 有機物・高分子
　2.2 バイオ材料・生物試料
　2.3 その他（有機無機複合材料・無機物・電池材料・半導体など）

３．SIMSデータへの機械学習の応用
　3.1 機械学習とは
　3.2 機械学習に向けた計測データの変換
　3.3 教師なし学習法による特徴抽出
　3.4 教師あり学習法による未知物質同定と定量分析
　3.5 複数測定手法データ（マルチモーダルデータ）の構築方法と機械学習の応用

　□ 質疑応答 □

セミナーリクエスト

セミナーセミナー番号:B260338(二次イオン質量分析)

≪有機物を中心とした≫二次イオン質量分析(SIMS/TOF-SIMS/OrbiSIMS)の基礎と分析の進め方および機械学習によるデータ解析

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